基于匹配相容性的高效纹理合成

文中提出一种新的基于纹理块操作的纹理合成方法.对于每个纹理块,该方法根据样本纹理生成可与它进行拼接的纹理块邻接集合,并根据多步合成计算时纹理块之间的可拼接性(即匹配相容性)对邻接集合进行优化处理,即舍弃那些在多步操作后会引起匹配冲突的块.这样,合成计算时,可节省大量的关于邻接块之间的相似性度量计算,减少合成过程中的匹配冲突,由此提高纹理合成的效率.其合成质量,可与目前合成质量最好的纹理优化方法相媲美;而在合成速度方面,新方法的时间复杂度基本上是与目标纹理的大小成线性关系的,并经实验表明,新方法能以交互绘制的速度合成1024×1024像素的大纹理,而这是已有合成方法难以达到的.     

基于运行时纹理合成的纹理画刷

纹理画刷是一种交互式纹理生成工具,能够在用户控制下生成所需要的纹理.本文提出了一种基于运行时纹理合成的纹理画刷实现算法.纹理合成采用逐块合成的方式,每次将整个样本图以选定的位移放置到合成图中,然后用Graph Cut来决定最终的输出区域.在预处理过程中计算得到两个相同样本图间的最佳切合位移集合,在合成过程中,贴块位移搜索范围限定在由此集合及用户控制所决定的一个很小的范围内,使合成速度达到实时.另外通过对"孤立块"采取"虚拟贴块法"选取贴块位移,较好地保持了画刷所生成纹理的一致性.实验结果表明该纹理画刷的纹理生成速度满足与用户交互的需求,且生成纹理的质量高.     

GPU适用的并行纹理合成算法

基于样图的纹理合成是一个大计算量过程,为了利用GPU的并行计算能力进行大规模纹理合成,我们提出一种并行纹理合成算法.该算法综合块查找和全局纹理优化算法分多遍进行纹理的合成和优化,其中每一遍分为串行纹理块定位和并行最优块匹配2个阶段.纹理块定位阶段在CPU端按照扫描线顺序确定待合成的邻域,并将邻域位置传入GPU;最优块匹配阶段在GPU端并行计算待合成邻域与对应样本邻域的全局距离,并查找出最优解得到匹配块.最后根据匹配过程统计数据自适应调整优化规模,在全局范围内对纹理进行迭代优化.实验结果表明,文中算法在保证大规模纹理合成效果的基础上减少了计算时间,能够满足交互式纹理合成的应用.     

多核CPU/GPU平台下的集合求交算法

提出一个多核CPU/GPU混合平台下的集合求交算法.针对CPU端求交问题,利用对数据空间局部性和中序求交的思想,给出内向求交算法和Baeza-Yates改进算法,算法速度分别提升0.79倍和1.25倍.在GPU端,提出有效搜索区间思想,通过计算GPU中每个Block在其余列表上的有效搜索区间来缩小搜索范围,进而提升求交速度,速度平均提升40％.在混合平台采用时间隐藏技术将数据预处理和输入输出操作隐藏在GPU计算过程中,结果显示系统平均速度可提升85％.     

基于复用计算的大纹理实时合成

文中提出一种基于复用计算的纹理合成方法,逐步地利用已合成的部分纹理来生成更大的纹理块,以进行后续的纹理合成计算.由此,该方法可节省大量耗时的纹理块选择及缝合计算,提高了合成效率.实验表明,新方法可实时合成2048×2048像素的大纹理,而已有工作至多只能以交互的速度进行这样的合成.     

面向纹理合成的块尺寸自动选择算法

在现有的基于块的纹理合成算法中,针对块尺寸需要人工选择从而导致纹理合成质量不确定的问题,提出一种纹理合成中的块尺寸自动选择算法。在纹理样本上按扫描线顺序滑动子块直到遍历所有位置,对子块与纹理样本的直方图进行归一化与均值滤波预处理,然后计算二者直方图的交;在不同子块位置的上述计算结果中,取其最大值作为子块与样本的颜色相似度。针对颜色相似度与块尺寸的近似单调递增关系,采用二分法计算相似度阈值点所对应的横坐标,将其作为纹理合成的块尺寸。多种类型纹理的实验结果表明,该方法自动选择的块尺寸与最佳经验取值范围相吻合。所提方法不仅适用于结构性纹理的合成,而且适用于随机性纹理的合成,能够获得理想的合成结果。     

旋转的Wang Tiles纹理合成算法

针对Wang Tiles存在的样图利用不完全、切割路径非最优、中心和拐角区域不匹配等问题,提出一种旋转的Wang Tiles纹理合成算法.使用4个正方形的子图块构造一个旋转的Wang Tile初始框架,把纹理重叠区域分为两种类型并引入基于边结构的最短路径求解方法快速确定切割路径,生成旋转的Wang Tiles集合后,采用随机的正菱形填充方法合成纹理.实验结果表明,对于多种类型的样图纹理,该算法都能够实时地获得质量较高的合成纹理.     

基于随机查找的并行大规模纹理合成

传统的纹理合成方法使用高维向量树来加速目标纹理块的搜索效率,存在占用内存量大、执行效率低、无法在GPU上并行执行等缺点.为了实现图像块的快速近似邻域查找,提出一种并行优化纹理合成方法.该方法分为初始化和迭代优化2个阶段,初始化阶段从样本纹理中随机抽取样本纹理块填充目标图像,迭代阶段交替采用并行的随机查找算法和并行的纹理块传播算法迭代精化目标纹理.随机查找算法根据最相似纹理块出现在前一目标纹理块周围的概率与它到前一目标纹理块的距离成反比的特点,使随机采样纹理块的概率分布与最相似目标纹理块出现的概率相匹配,达到加速纹理合成的目标.采用CUDA实现了文中方法,实验结果表明,其执行效率比已有的纹理合成算法快50～100倍,可应用于交互式纹理合成和超大尺寸纹理合成.     

基于GPU的实时光线投射算法

介绍了一种基于GPU(可编程图形处理单元)的快速实时光线投射算法。为满足大规模体数据集的绘制要求,利用当前GPU的新特性,直接将体数据作为纹理载入显存,采用预积分分类方法在GPU中对体数据进行重采样和分类,避免了计算机主内存与GPU纹理内存之间数据交换的瓶颈问题;利用硬件支持的三维纹理和片元着色器,实时计算每个体素的梯度,实现高质量的光照,保证高质量的图像绘制效果。实验结果表明该方法在医学三维数据场可视化中,能够实时、高效地生成高质量的交互式体可视化图像。     

尺寸自适应的T-Tile三维纹理合成

以Wang Tiles纹理合成算法思想为基础,提出一种新的三维网格纹理合成算法。首先,分析给定的样本纹理,得到适当的纹理块尺寸,根据该尺寸从样本纹理中选取3个菱形纹理块,生成T-Tile初始框架;其次,从样本纹理中提取与T-Tile初始框架尺寸相同的纹理块作为替代纹理块,与初始框架完全重叠放置,制作T-Tile;最后,调整给定的三角网格模型为等边三角形网格模型,按照T-Tile边界颜色匹配的原则进行三角形面片的纹理合成。实验结果表明,该算法能够以较快的速度进行纹理合成,达到了实时纹理合成的效果,同时也可以得到较高的纹理合成质量。     

Texture synthesis via the matching compatibility between patches

A new patch-based texture synthesis method is presented in this paper. By the method, a set of patches that can be matched with a sampled patch for growing textures effectively, called the matching compatibility between patches, is generated first for each patch, and the set is further optimized by culling the patches that may cause synthesis conflicts. In this way, similarity measurement calculation for selecting suitable patches in texture synthesis can be greatly saved, and synthesis conflicts between neighbouring patches are substantially reduced. Furthermore, retrace computation is integrated in the synthesis process to improve the texture quality. As a result, the new method can produce high quality textures as texture optimization, the best method to date for producing good textures, and run in a time complexity linear to the size of the output texture. Experimental results show that the new method can interactively generate a large texture in 1024 × 1024 pixels, which is very difficult to achieve by existing methods. Supported by the National Basic Research Program of China (Grant No. 2009CB320802), the National Natural Science Foundation of China (Grant Nos. 60773026, 60833007), the National High-Tech Research & Development Program of China (Grant Nos. 2006AA01Z306, 2008AA01Z301), and the Research Grant of University of Macau     

自适应尺度的双边纹理滤波方法

目前已有的结构保持的纹理平滑方法主要是利用矩形片内的统计量来区分纹理和结构,但是所用的矩形片边长是单一尺度的,这将导致含有尖锐结构或结构在多个尺度上的图像出现纹理过平滑或未平滑的现象。为此,提出一种自适应尺度的双边纹理滤波方法。首先,通过对局部区域进行统计分析,从给定候选值中自适应地为每个像素选取合适的矩形片边长,对于均匀的纹理区域,选取较大的矩形片边长,对于邻近特征边的区域选取较小边长;其次,利用自适应的矩形片边长计算引导图像;最后,对原始图像进行引导双边滤波。实验结果表明,所提方法能够在保持图像结构的同时更好地平滑纹理。     

融合遗传和蚁群算法并行求解最短公共超串

依据各级缓存容量,将CPU主存中种群个体和蚂蚁个体数据划分存储到一级、二级和三级缓存中,以减少并行计算过程中数据在各级存储之间的传输开销,在CPU与GPU之间采取异步传送和不完全传送数据、GPU多个内核函数异步执行多个流的方法,设置GPU block线程数量为16的倍数、GPU共享存储器划分大小为32倍的bank,使用GPU常量存储器存储交叉概率、变异概率等需频繁访问的只读参数,将输入串矩阵和重叠部分长度矩阵只读大数据结构绑定到GPU纹理存储器,设计实现了一种多核CPU和GPU协同求解最短公共超串问题的计算、存储和通信高效的并行算法。求解多种规模的最短公共超串问题的实验结果表明,多核CPU与GPU协同并行算法比串行算法快70倍以上。     

Transition Texture Synthesis

Synthesis of transition textures is essential for displaying visually acceptable appearances on a terrain. This investigation presents a modified method for synthesizing the transition texture to be tiled on a terrain. All transition pattern types are recognized for a number of input textures. The proposed modified patch-based sampling texture synthesis approach, using the extra feature map of the input source and target textures for patch matching, can synthesize any transition texture on a succession pattern by initializing the output texture using a portion of the source texture enclosed in a transition cut. The transition boundary is further enhanced to improve the visual effect by tracing out the integral texture elements. Either the Game of Life model or Wang tiles method are exploited to present a good-looking profile of successions on a terrain for tiling transition textures. Experimental results indicate that the proposed method requires few input textures, yet synthesizes numerous tileable transition textures, which are useful for obtaining a vivid appearance of a terrain.     

森林气候实时建模方法的研究

提出了一种半透明体建模方法：对采集的图像学习生成过程纹理，对纹理进行边界合成得到划分了颜色区域的图像，对颜色区域边界进行扫描，勾勒出图像的轮廓线网格，并根据当前颜色为每个网格边界赋颜色值，根据网格的颜色值生成三维模型。实验证明这种动态景物的建模方法能够满足虚拟场景实时绘制的要求，而且具有很好的鲁棒性和连续性。     

纹理分布分析的快速图像修复算法

目前基于样本块的图像修复算法均是运用平方差和(SSD)准则遍历固定的样本集以选取最优匹配块,算法普遍具有运算效率低的缺点。针对现有算法进行改进,提出一种基于图像纹理分布分析的快速图像修复算法,该算法根据局部纹理变化动态确定样本集大小,解决样本集过大时引起的计算时间浪费以及样本集过小时样本多样性不足的问题。实验结果证明,该算法保证修复结果连续且符合人眼视觉要求,大大提高了图像修复的效率,具有实际意义。     

Polycube参数化自动构造

提出了Polycube参数化的自动构造技术.该算法首先对网格进行特征分解,然后用立方体组成的一些基本形体逼近分解得到的各部分网格区域,确定基本Polycube的顶点和边在区域上的对应顶点和路径,将各区域进一步分解为面片,从而在构造Polycube的同时完成对曲面的分片,最后再分片参数化并进行面片间的平滑,高效地实现了Polycube的自动参数化.该方法在很大程度上减少了Polycube构造过程中的人工干涉,使其能够在纹理映射等方面得到应用.     

基于光线投射的全GPU实现的地形渲染算法

地形渲染算法需要处理大量的地形及纹理数据,影响三维动画显示的流畅性和性能提高。随着GPU绘制能力提高,CPU与GPU的负载失衡逐渐成为制约性能提高的瓶颈。结合现代GPU体系结构,在GPU上实现了基于光线投射（Ray Casting）的地形渲染算法。算法简化了Ray Casting算法,把LOD策略和预裁剪统一到GPU中实现,保证了CPU和GPU之间的负载平衡,同时简化了应用程序的编制。为获得较好效果,还采用查找表（Lookup—Table）的实时纹理合成算法合成纹理,进一步降低了CPU处理纹理数据的开销。实验表明,本文算法不仅充分利用了GPU的处理能力,还降低了CPU负载,提高了动态三维重建的帧刷新率,并获得较逼真的渲染效果。